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申请/专利权人：深圳市诚讯德通信服务有限公司
摘要：本申请涉及智能语音领域，具体涉及基于机器学习的语音信号智能处理方法，该方法包括：获取通话语音数据，并进行分割，再分解；通过机器人的声音特征，对模态分量中语音信号的峰值差异以及周期性进行检测，基于多段语音中模态分量的相似性对机器人语音信号进行识别；对语音信号进行分割，通过对回声信号与机器人信号的相似特征，确定周期近似信号，构建回声衰减程度；对滤波器的学习率因子进行调整，获得纯净机器人语音信号；对噪声干扰程度进行评估，根据机器人的声音特征，对通话语音数据进行小波阈值去噪。本申请旨在根据信号的特性和噪声水平，自适应地调整阈值，实现更好的去噪效果。
主权项：1.基于机器学习的语音信号智能处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对每条通话语音数据进行分割，获得若干段语音信号；对各段语音信号进行分解，得到各段语音信号的若干层模态分量；基于每段语音信号所有模态分量的波动幅度以及波动时长的变化特征，结合模态分量之间的差异性分布，筛选模态分量作为机器人语音信号；对各机器人语音信号进行分割，获取若干个子信号；基于不同子信号之间的时域特征差异及频域特征差异，筛选每个子信号的周期相似信号；综合各机器人语音信号的子信号和周期近似信号的变化范围，对各机器人语音信号进行滤波、重构后，得到纯净机器人语音信号；基于频域特征对各纯净机器人语音信号进行划分、筛选得到待处理周期信号；基于通话语音数据所有纯净机器人语音信号的待处理周期信号之间的频率差异分布，对通话语音数据进行小波阈值去噪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市诚讯德通信服务有限公司 基于机器学习的语音信号智能处理方法
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